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公开(公告)号:CN113095279B
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202110467162.6
申请日:2021-04-28
申请人: 华南农业大学
摘要: 本发明公开了一种果树花量智能视觉识别方法、装置、系统及存储介质,所述方法包括:获取多张果树花图像;对每张果树花图像进行去噪和标准化处理;利用训练好的深度卷积神经网络提取处理后的果树花图像中的果树花叶特征图;根据果树花叶特征图,生成果树花叶预测图,从而获得果树花叶分割图;根据果树花叶分割图,统计属于花的像素数以及属于叶子的像素数;根据花的像素数以及叶子的像素数,计算花的密度;将每张果树花图像中花的密度转换为模拟量。本发明可以为疏花设备提供视觉支持,辅助果农花期管理。
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公开(公告)号:CN114331979A
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202111545672.7
申请日:2021-12-16
申请人: 华南农业大学 , 广东省烟草科学研究所 , 广东烟草惠州市有限责任公司
IPC分类号: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N5/04 , G06F16/36 , G06F16/901
摘要: 本发明公开了一种烟叶烘烤的智能决策系统和方法,包括烟叶图像采集设备、决策模型及其决策终端、云端服务器;所述烟叶图像采集设备,包括摄像头和全光谱灯,用于获取烘烤过程中的烟叶彩色图像;所述决策终端用于接收烟叶图片和烘烤数据,根据储存的决策模型判断烟叶烘烤状态并返回烘烤策略的调整建议;所述云端服务器用于接收决策终端上传的烟叶图片数据以及烘烤策略,将数据与决策模型内数据进行比较判断和增量式学习,并将新学习的决策模型返回给决策终端进行更新升级。本发明采用知识图谱和增量式学习的决策模型,具有持续学习的能力,可以不断添加各种现实中出现的状况,提升在面对新烟叶数据时的决策能力,保证了烟叶的烘烤质量。
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公开(公告)号:CN114549668B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202210003452.X
申请日:2022-01-04
申请人: 华南农业大学
IPC分类号: G06T7/90 , G06T7/11 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G01N21/84
摘要: 本发明公开了一种基于视觉显著图的树上果实成熟度检测方法,先通过摄像机获取果树图像并使用YOLOv5目标检测算法识别树上的果实;利用YOLOv5输出的bounding box坐标,裁剪果实图像块并使用改进MSSS视觉显著性检测算法获取视觉显著性图像;将果实图像块和对应的视觉显著性图像串联为4维RGBS图像,利用图像分类网络ResNet34结合果实局部图像的RGB和显著性信息判定果实的成熟度类别。本发明的检测方法准确率和鲁棒性俱佳,适用于自然环境下存在场景复杂和光照多变的情况。
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公开(公告)号:CN113095279A
公开(公告)日:2021-07-09
申请号:CN202110467162.6
申请日:2021-04-28
申请人: 华南农业大学
摘要: 本发明公开了一种果树花量智能视觉识别方法、装置、系统及存储介质,所述方法包括:获取多张果树花图像;对每张果树花图像进行去噪和标准化处理;利用训练好的深度卷积神经网络提取处理后的果树花图像中的果树花叶特征图;根据果树花叶特征图,生成果树花叶预测图,从而获得果树花叶分割图;根据果树花叶分割图,统计属于花的像素数以及属于叶子的像素数;根据花的像素数以及叶子的像素数,计算花的密度;将每张果树花图像中花的密度转换为模拟量。本发明可以为疏花设备提供视觉支持,辅助果农花期管理。
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公开(公告)号:CN114220093A
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN202111330259.9
申请日:2021-11-11
申请人: 华南农业大学
摘要: 本发明公开了一种基于视觉slam和目标检测的果实实时计数方法,是利用RealsenseD435i深度相机结合slam算法来获取某时刻相机在果园中的位姿信息和图像信息;通过采集得到的彩色图像和深度图像,使用YOLOV5目标检测算法来检测图像中的果实,将果实像素映射到三维空间,并使用RANSAC算法来拟合每个果实球体的球心SC和半径r;结合slam算法获得的位姿将果实球体转换到果园世界坐标系下,记录已识别的果实球心的三维位置信息(x,y,z)和半径信息r;采用果实去重复检测算法,准确统计果实数量。本发明的方法具有低成本、强鲁棒性和高实时性的优势,能够在果园环境下很好地实时估计果实数量。
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公开(公告)号:CN114549668A
公开(公告)日:2022-05-27
申请号:CN202210003452.X
申请日:2022-01-04
申请人: 华南农业大学
IPC分类号: G06T7/90 , G06T7/11 , G06T5/00 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/764 , G01N21/84
摘要: 本发明公开了一种基于视觉显著图的树上果实成熟度检测方法,先通过摄像机获取果树图像并使用YOLOv5目标检测算法识别树上的果实;利用YOLOv5输出的bounding box坐标,裁剪果实图像块并使用改进MSSS视觉显著性检测算法获取视觉显著性图像;将果实图像块和对应的视觉显著性图像串联为4维RGBS图像,利用图像分类网络ResNet34结合果实局部图像的RGB和显著性信息判定果实的成熟度类别。本发明的检测方法准确率和鲁棒性俱佳,适用于自然环境下存在场景复杂和光照多变的情况。
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